判别相关滤波融合深度信息的目标跟踪算法

• 作者: 唐怡豪 孙道洋 杨海清 许倩倩
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 判别相关滤波 深度信息 边界效应
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 736-740
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5333字
• 语种: 中文

摘要

基于相关滤波的目标跟踪算法已经取得了较好的性能并引起关注.在RGB图像序列的跟踪中,遮挡、背景与前景相似纹理的情况下会出现跟踪失败.本文提出了一种在判别相关滤波框架中融合深度信息的跟踪算法.由深度图分割获得空间可靠性图,根据可靠性图计算约束滤波器,避免传统判别相关滤波的边界效应.在跟踪阶段,通过对通道响应进行可靠性加权求和获得目标位置.通过目标的深度信息估计尺度,根据目标区域的深度分布和相关滤波器的响应来检测遮挡.在遮挡期间不更新模型,减少漂移问题.最后,在Princeton RGBD跟踪数据集中进行实验,结果表明,加入深度图分割与基准算法相比效果有提升.文中方法在遮挡以及尺度变化情况下能够有效地跟踪目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨海清	浙江工业大学信息工程学院	40	171	7.0	12.0
2	唐怡豪	浙江工业大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0
3	许倩倩	浙江工业大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0
4	孙道洋	浙江工业大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0